Código mais rápido: táticas práticas para acelerar seus programas

Seu código pode ficar muito mais rápido sem trocar servidor. A diferença quase sempre vem de escolhas simples: dados, algoritmos e perfilagem. Aqui vão táticas diretas que você pode aplicar já no próximo commit.

Primeiro passo: meça. Use um profiler (perf, Py-Spy, VisualVM, perf-tools) para achar onde o código gasta mais tempo. Otimizar sem números é adivinhar e costuma desperdiçar horas.

Depois, olhe para o algoritmo. Trocar uma busca linear por uma busca em árvore ou tabela de hash muda tudo. Se uma função é O(n²), pense em reduzir complexidade antes de mexer em micro-otimizações.

Escolha estruturas de dados certas. Arrays e vetores são mais rápidos que listas ligadas para acesso sequencial. Use buffers, slices ou views quando a linguagem oferecer, porque evitam cópias desnecessárias.

Evite alocações frequentes. Em linguagens gerenciadas, criar muitos objetos pequenos aumenta pressão no GC. Reuse buffers, use pools de objetos ou prealoque arrays grandes quando possível.

Prefira operações vetorizadas para processamento de dados. Em Python, NumPy e Pandas deslocam trabalho para código compilado, reduzindo loops em Python e acelerando tarefas numéricas.

Cache resultados caros. Memoização ou caches LRU salvam tempo em chamadas repetidas. Só cache o que é determinístico e tem custo maior que o gasto do cache em memória.

Reduza I/O bloqueante. Para redes e disco, use operações assíncronas ou batch para agrupar chamadas. Latência de rede mata performance; manche os pedidos e minimize ida e volta.

Otimize consultas ao banco. Use índices adequados, selecione só as colunas necessárias e evite N+1 queries. Prefira joins bem planejados e consultas paginadas para grandes volumes.

Use concorrência certa. Threads, corrotinas ou processos podem acelerar I/O-bound ou tarefas paralelizáveis. Mas sincronização e contenção podem piorar performance se mal usados.

Profile novamente após mudanças. Uma otimização pode deslocar o gargalo. Sempre confirme ganhos com métricas reais e testes de carga representativos.

Atente ao compilador e flags de build. Em C/C++ habilite otimizações (-O2, -O3) e perfil-guided optimization quando disponível. Em códigos gerenciados, escolha versões e flags que melhorem JIT e inline.

Evite strings concatenadas em loops; use builders ou join. Em microcódigo, prefira operações in-place quando a linguagem permitir. Pequenas mudanças na alocação podem reduzir latência significativamente.

Adote bibliotecas maduras. Reimplementar criptografia, parsing ou compressão costuma ser mais lento que usar libs otimizadas. Ferramentas bem testadas também têm menos bugs.

Documente e automatize testes de performance. CI com benchmarks evita regressões e mantém a equipe atenta a quedas de velocidade após mudanças.

Por fim, priorize impacto. Otimize partes críticas que afetam usuários ou custam em infraestrutura. Melhor gastar tempo em mudanças que reduzem custos e melhoram experiência.

Checklist rápido

Checklist rápido: 1) perfil — identifique gargalos; 2) priorize algoritmo e estruturas; 3) reduza alocações e use pooling; 4) aplique cache só onde necessário; 5) otimize I/O e consultas; 6) escolha bibliotecas otimizadas; 7) valide com testes de carga. Seguindo esses passos você evita otimizações inúteis e foca no que realmente acelera a aplicação. Mensure ganhos e compartilhe resultados com a equipe.